1. Університет митної справи та фінансів
  2. Періодичні видання УМСФ
  3. Вісник Академії митної служби України
  4. Технічні науки
  5. 2011/1
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://biblio.umsf.dp.ua/jspui/handle/123456789/800
Назва: Інтегрована технологія кластерного аналізу
Інші назви: Integrative technology of the claster analyzis
Автори: Приставка, О. П.
Сидорова, М. Г.
Ключові слова: інформаційна технологія
кластеризація
класифікація
підтримка прийняття рішень
автоматизована обробка та аналіз даних
програмне забезпечення
information technology
clustering
classification
decision support
automated processing and analysis
software
Дата публікації: 7-чер-2016
Видавництво: Академія митної служби України
Бібліографічний опис: 1. Дюк В. Data Mining : учебный курс / В. Дюк, А. Самойленко. – СПб. : Питер, 2001. – 368 с. 2. Чубукова И. А. Data Mining : учебное пособие / Чубукова И. А. – М. : Интернет-университет информационных технологий: БИНОМ: Лаборатория знаний, 2006. – 382 с. 3. Пятецкий-Шапиро Г. Data Mining и перегрузка информацией / Г. Пятецкий-Шапиро // Анализ данных и процессов / А. А. Барсегян, М. С. Куприянов, И. И. Холод и др. – 3-е изд., перераб. и доп. – СПб. : БХВ-Петербург, 2009. – 512 с. 4. Айвазян С. А. Классификация многомерных наблюдений / Айвазян С. А., Бежаева З. И., Староверов О. В. – М., 1974. – 240 с. 5. Жамбю М. Иерархический кластер-анализ и соответствия / Жамбю М. – М., 1988. – 279 с. 6. Мандель И. Д. Кластерный анализ / Мандель И. Д. – М., 1988. – 176 с. 7. Воронцов К. В. Алгоритмы кластеризации и многомерного шкалирования : курс лекций / Воронцов К. В. – М. : Изд-во МГУ, 2007. 8. Jain A. K. Data Clustering: A Review / A. K. Jain, M. N. Murty, P. J. Flunn // ACM Computing Surveys. – September 1999. – Vol. 31. – No. 3. – Р. 265–323. 9. Halkidi M. On Clustering Validation Techniques / M. Halkidi, Y. Batistakis, M. Vazir- giannis // Journal of Intelligent Information Systems. – 2001. – 17:2/3. – Р. 107–145. 10. Milligan G. An examination of procedures for determining the number of clusters in a data set / G. Milligan, M. Cooper // Psychometrika. – June 1985. – Vol. 50. – No. 2. – Р. 159–179. 11. Бусыгин Б. Н. Распознавание образов при геолого-географизическом прогнозиро-вании / Б. Н. Бусыгин, Л. В. Мирошниченко. – Днепропетровск : Изд-во ДГУ, 1991. – 168 с. 12. Kotsiantis S. B. Supervised Machine Learning: A Review of Classification Techniques // Informatica. – 2007. – V. 31. – P. 249–268. 13. Емельяненко Т. Г. Принятие решений в системах мониторинга / Т. Г. Емельяненко, А. В. Зберовский, А. Ф. Приставка, Б. Е. Собко. – Д., 2005. – 224 с. 14. Приставка О. П. Статистичний аналіз в АСОД: Відтворення розподілів. Критерії однорідності / Приставка О. П., Приставка П. О., Смирнов С. О. – Д. : РВВ ДДУ, 2000. – 112 с. 15. Приставка П. О. Поліноміальні сплайни при обробці даних : монографія / При-ставка П. О. – Д. : Вид-во Дніпропетр. ун-ту, 2004. – 236 с.
Серія/номер: Технічні науки;2011/1
Короткий огляд (реферат): Запропоновано інформаційну технологію автоматизованої обробки та аналізу даних, що реалізує обчислювальні схеми кластеризації, класифікації, підтримки прийняття рішень і становить ядро розробленого програмного забезпечення “MedISA”.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://hdl.handle.net/123456789/800
Розташовується у зібраннях:2011/1

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Приставка_Сидорова 1.docЕлектронне видання737,5 kBMicrosoft WordПереглянути/Відкрити
Показати повний опис матеріалу Перегляд статистики


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.